IBM SPSS Modeler 18.3.0の新機能を最新ブログでご紹介

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主要な機能

多数のデータソースのサポート

SPSS Modelerは、フラット・ファイル、スプレッドシート、主要なリレーショナル・データベース、IBM Planning Analytics、Hadoopからデータを読み込むことができます。IBMの永久ライセンスを使用して、SPSS Modelerの機能をAnalytic Serverに拡張できます。

モデルの実装を簡素化

好みのツール(Watson Studio DesktopのノートブックやModeler Flows、Pythonで使用されるあらゆるIDEを含む)を使用して、Scikit-learnやTensorflow、SPSS Modelerまで、非常に人気のある機械学習フレームワークにあるモデルを保存し、実装できます。

データ準備の自動化

SPSS Modelerは、正確な予測モデルのために、データを最適な形式に自動的に変換します。わずか数回のクリックでデータを分析して、修正を特定し、フィールドを選別して、新しい属性を導き出します。

強力なグラフィックス・エンジン

Watson Studio Desktopの強力なグラフィックス・エンジンを活用して、効果的な洞察を生み出します。スマートなチャート提案機能により数十種類のオプションからデータに最適なチャートを見つけることができます。説得力のある視覚化機能を使用することで、洞察を迅速・容易に共有できます。

視覚的に分かりやすい分析ストリーム

SPSS Modelerが提供する直感的なグラフィカル・インターフェースは、ストリーム内のデータ・マイニング処理の各ステップを視覚化します。分析者と業務ユーザーは専門知識と業務知識をプロセスに追加できます。

モデリングの自動化

SPSS Modelerは、1回の実行で、複数のモデルリング方法をテストして結果を比較し、実装するモデルを選択します。モデルの性能に基づき最適なアルゴリズムを素早く選択できます。

幅広いアルゴリズム

SPSS Modelerには、分類、セグメンテーション、アソシエーションのアルゴリズム(PythonおよびSparkを活用した、すぐに使用可能なアルゴリズムを含む)など、複数の機械学習技法が用意されています。ユーザーは、RやPythonなどの言語を使用して、モデリング機能を拡張できます。

テキスト分析

SPSS Modelerは、非構造化テキストを分析して、概念、テーマ、感情、傾向を収集します。ブログの内容、顧客のフィードバック、e-メール、ソーシャル・メディアのコメントから重要な洞察を明らかにします。

地理空間分析

SPSS Modelerを使用して、地理データ(緯度経度、郵便番号、住所)を探索します。現行データや履歴データと組み合わせると、より正確な洞察や予測が得られます。

オープンソース・テクノロジーのサポート

SPSS Modelerでは、R、Python、Spark、Hadoopを使用して、分析のパワーを強化できます。このようなテクノロジーを拡張して補完し、コントロールしながらさらに高度な分析を実行することもできます。SPSS Modeler GoldではWatson Studio Desktopも使用できるため、Jupyter Notebookを使用してModelerストリームを拡張でき、ビジネス部門のユーザーとデータサイエンティストが同じプラフォームを使用してコラボレーションできます。

機械学習の方法とアルゴリズム

SPSS Modelerは、デシジョン・ツリー、ニューラル・ネットワーク、回帰モデルをサポートします。ARMA・ARIMA・指数平滑法、予測子および外れ値検出を用いた伝達関数、アンサンブル・モデルおよび階層モデルの利点、サポート・ベクター・マシンと時間的因果モデリングを活用し、空間的時間的予測のための時系列と空間のARを採用できます。敵対的生成ネットワーク(GAN)および強化により、ディープ・ラーニングも可能になります。

複数の実装方法

IBM SPSS Modelerは、IBM Watson Studioの一部としても、永久オファリングとしても利用できます。Modeler Goldを使用すると、データサイエンティストは望ましい時間にジョブを実行するようスケジュールできます。IT管理者は、バッチ、リアルタイム、またはストリーミングのために、既存のシステムにデプロイメントを統合できます。

ユースケース: 物流の最適化と障害の防止

問題の説明

  • エラーが発生しやすい手作業のプロセスが設備障害につながる。
  • 重複プロセスと運用上の無駄が起こりがちである。
  • 事業継続性とセキュリティーの問題が未解決である。

ソリューションの説明

このビジュアルなドラッグ・アンド・ドロップ方式のデータサイエンス・ツールを活用することで、潜在的な保守の問題を予測し、経路を最適化することが非常に容易になります。

→ 動画を視聴する(英語、01:32)

ユースケース: 新しいオファーと革新的なビジネスモデルの作成

問題の説明

  • お客様が情報にどのように反応・対応するのか把握することが難しい。
  • 適切なチャネルに対して適切なオファーを作成することが難しい。
  • データを収集し情報の流れを記述する作業に時間がかかりすぎて、効率が下がりイノベーションが実現できない。

 

ソリューションの説明

データの準備から機械学習アルゴリズムの適用に至るまで、SPSS Modelerが情報を活用する新しい方法を実現。自信を持ってオファーを作成し、チャネルのパフォーマンスを改善し、ビジネス・プロセスを最適化してチームの生産性を最適化します。

→ 動画を視聴する(英語、03:45)

ユースケース: 運用効率と予測精度

ボトルを見ている女性

問題の説明

  • 運転資金が不足していて、倉庫費用が予算を超過している。
  • 在庫切れのリスクを回避し、カスタマー・サービスに影響を及ぼすことなく在庫を縮小する必要がある。
  • 不正確な予測を行うことで計画策定がうまくいかず、予測される需要を満たすことができない。

ソリューションの説明

SPSS ModelerがPlanning Analyticsでの予測プロセスを推進し、 サプライチェーン・リーダーは予測および計画プロセスにおける許容誤差範囲を削減できます。 このアプローチは、在庫レベルを最適化し、ビジネスに使用可能な運転資金の収益率を高め、企業全体での運用効率を向上させます。

 お客様事例を読む(英語)

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